Разработка алгоритмов и програмнных средств для предсказательных моделей в биоинформатике

Abstract

В работе представлены алгоритмы и программные средства для предсказательных моделей в биоинформатике, работоспособность которых демонстрируется на примерах анализа данных геномного секвенирования. Разработаны: i) эффективный алгоритм устранения «перекрестных помех» и объединения первичных геномных последовательностей; ii) алгоритм предсказания кодирующих участков молекул ДНК на основе векторизации нуклеотидных последовательностей; iii) метод выделения информативных признаков (генов) для классификации подтипов рака. Результаты работы могут использоваться в фундаментальных и прикладных (клинических) исследованиях для автоматизации процедур обработки геномных данных, сокращения затрат на выполнение исследований и интерпретацию результатов анализа экспериментальных данных.